argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 1)dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的列,dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的
argmax(dim=1) == train_label).sum().item() total_acc_train += acc # 模型更新 model.zero_grad() batch_loss.backward() optimizer.step() # --- 验证模型 --- # 定义两个变量,用于存储验证集的准确率和损失 total_acc_val = 0 total_loss_val = 0 # 不需要计算梯度 with torch.no_grad...
argmax(dim=1) == y_train).float().mean().item() y_pred = model(X_test) acc_test = (y_pred.argmax(dim=1) == y_test).float().mean().item() print(epoch, acc_train, acc_test) ### 训练结果 ### 10%|████████▎ | 1/10 [00:28<04:12, 28.05s/it] 0 ...
3. 使用pytorch的argmax函数找到张量中最大值的索引 最后,我们可以使用argmax函数找到张量中最大值的索引,即找到每一行中最大值的位置。 # 找到每一行中最大值的索引max_indices=torch.argmax(tensor,dim=1)print(max_indices) 1. 2. 3. 在这个例子中,我们创建了一个2x3的张量,然后使用argmax函数在每一行...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional模块中的函数来评估模型性能。常用的评估方法包括计算准确率、精确度、召回率、F1分数等。 下面是一些常用的评估方法示例: 计算准确率: def accuracy(output, target): pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct = pred.eq(target.view_as(pred)).sum() ...
__global__ void argmax(const float* input, char* output, int n, int c, int h, int w) { int tidx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; int tidy = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y; int batch_eln = c * h * w; int feature_size = h * w; if (tidx >= ...
▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk(第k大) norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: \[||x||_1=\sum_k|x_k| \] 二范式: \[||x||_1=\sqrt{\sum_k{x_k^2}} \] a.norm(k,dim) 这个dim,可以不填,不填就是整个tensor的范式 ...
argmax(a, dim = 1)) 输出:tensor([1, 1]) ##最小值下标 print(torch.argmin(a, dim = 1)) 输出:tensor([0, 0]) 5.6 求tensor第1维度标准差std和方差var ##标准差 print(torch.std(a, dim = 1)) 输出:tensor([0.7071, 0.7071]) ##方差 print(torch.var(e, dim = 1)) 输出:tensor(...
[1]torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 功能: Returns the indices of the maximum values of a tensor across a dimension. input(Tensor) – the input tensor.即:输出张量。 dim(int) – the dimension to reduce. IfNone, the argmax of th...
softmax max argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None)。对指定维进行索引。比如4*3的张量,对dim=1进行索引,那么index的取值范围就是0~2. input是一个张量,index是索引张量。input和index的size要么全部维度都相同,要么指定的dim那一维度值不同。输出为和index大小相同的张量。